사용자가 겪는 문제점을 기준으로 정리했으며, 기술 유형과는 무관함.
수동 워크플로우 자동화¶
직원들이 데이터 입력, 문서 처리, 워크플로우 조정, 모니터링 및 알림과 같이 자동화할 수 있는 반복적인 작업에 시간을 소비하고 있음. 여러 단계를 거치는 워크플로우를 자율적으로 실행할 수 있는 에이전트 구현.
예:
건설 허가 및 면허 발급 워크플로우 자동화
CI/CD 파이프라인 자동화 및 라이프사이클 관리
항공 화물 운영 워크플로우를 위한 AI 기반 자동화
내부 업무 흐름을 간소화하고 규정 준수를 보장하기 위한 운영 및 규정 준수 공동 책임자
기업 비즈니스 자동화를 위한 AI 에이전트 배포
내부 운영 효율성¶
기업은 위험 관리, 규정 준수, 규제 보고, 수익 관리, 사기 탐지 등 복잡한 운영을 수행해야 함. 이러한 업무에는 특화된 AI 솔루션이 필요함. 기업 내부 운영을 위한 엔터프라이즈급 AI 시스템을 구현
예:
AI 기반 매출 운영 및 잠재 고객 관리
고급 머신러닝 및 컴퓨터 비전을 활용한 사기 탐지 및 예방
도구 호출 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 AI 에이전트
보험 청구에 대한 자동 추론 및 평가
발생 가능성이 있는 위험, 사건 및 위협에 대한 조기 신호 탐지
기업의 규제 요건을 충족하는 안전하고 규정을 준수하는 AI 인프라를 지원
에이전트 시스템¶
기업들은 단일 질문에 답하는 AI가 아닌, 여러 단계, 도구 및 역할에 걸쳐 조정된 조치를 취할 수 있는 AI를 원함. 계획 수립, 도구 호출, 전문 에이전트 간 작업 인계 등을 수행하는 다중 에이전트 아키텍처가 필요.
예:
워크플로우 오케스트레이션을 위한 에이전트 기반 AI 아키텍처
에이전트 워크플로우를 통한 판매 프로세스 자동화
위험 평가, 안전 분석 및 의사 결정 지원을 위한 추론 에이전트
요구 패키지 생성: 연구원, 초안 작성자 및 검증 담당자를 조율하여 판례를 수집하고 청원서를 작성
운영상의 마찰을 줄이기 위한 기업용 대화형 에이전트 및 에이전트 시스템
관리 및 관찰 가능한 AI 에이전트 플랫폼
AI를 안정적으로 운영 환경에 배포하기¶
AI 모델은 노트북 환경에서는 잘 작동하지만 실제 운영 환경에서는 제대로 작동하지 않음. 지연 시간, 확장성, 신뢰성 및 비용이 주요 과제암. 프로덕션 머신러닝 인프라 - 추론 서비스, 모델 배포, 모니터링
예:
기업 규모의 AI/ML 모델 배포 및 서비스 제공
제조 시스템을 위한 고처리량 추론 서비스
여러 팀이 GenAI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼 서비스
안전하고 규제된 환경에서 기업 규모의 AI 배포
AI 애플리케이션을 위한 저지연 프로덕션 추론 시스템
AI/ML 워크플로우를 위한 자동화된 데이터 파이프라인 오케스트레이션
데이터를 기반으로 의사 결정하기¶
기업들은 데이터를 보유하고 있지만, 데이터에서 유용한 정보를 추출하거나 데이터 기반 의사결정을 신속하게 내리지 못하고 있음. AI 기반 데이터 분석 및 인사이트 제공.
예:
LLM 기반 도구 및 도우미를 통해 팀은 통찰력을 도출하고 더욱 효율적으로 업무를 수행할 수 있음
AI 기반 금융 데이터 변환 및 인사이트
건강 결과 개선을 위한 의료 분석 및 예측 모델링
1초 미만의 쿼리 성능을 제공하는 고성능 마케팅 분석 솔루션
서비스 운영을 위한 티켓 분석
RAG 기반 데이터 처리 및 분석
회사 데이터에서 정보 찾기¶
기업들은 방대한 양의 문서, 지식 기반 자료, 데이터를 보유하고 있지만, 직원들은 필요한 정보를 찾기가 어려움. 키워드 검색만으로는 충분하지 않음. RAG 및 시맨틱 검색 - 의미를 이해하고 자체 데이터에서 관련 정보를 검색하는 AI 구현
예:
RAG 기반 금융 데이터 및 금융 상품 지식 검색
수백만 건의 복잡한 규제 문서를 검색 가능하고 신뢰할 수 있는 지식으로 변환하여 보험료 책정 정보를 제공
기업 비정형 데이터에 대한 의미론적 검색 및 정보 추출
계약 통찰력을 위한 검색 증강 생성
정부 지식 기반을 위한 RAG 및 검색 증강 생성
수백만 건의 논문을 처리하여 의학 문헌 검색을 수행
대규모 고객 질문에 답변하기¶
기업들은 고객 문의가 너무 많아 인력으로 응대하는 고객 지원팀이 감당하기 어려움. 고객들은 24시간 언제든 즉각적이고 개인화된 답변을 기대함. 질문을 이해하고 관련 정보를 검색하여 정확한 답변을 제공할 수 있는 고객 대면 AI 구축
예:
소비자 운영을 위한 챗봇 경험 향상
은행 고객을 위한 옴니채널 사용자 경험
대화형 AI 및 셀프 서비스를 통한 HR 서비스 제공 자동화
환자와의 소통 및 후속 진료를 위한 대화형 AI 시스템
LLM 기반 고객 지원 및 회사 정보 접근 권한 제공
사람의 개입 없이 고객 문의를 처리
대규모 콘텐츠 제작¶
마케팅, 교육 및 콘텐츠 팀은 대량의 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 제작해야 함. 콘텐츠 제작을 위한 생성형 AI 구축
예:
자동차 브랜드 마케팅 캠페인을 위한 자동화된 콘텐츠 및 자산 생성
PDF, 책, 문서 및 웹 콘텐츠를 텍스트 음성으로 변환
생성형 AI를 활용한 창의적인 콘텐츠 생성으로 광고 문구를 제작하고 캠페인을 최적화
교육 자료를 위한 대규모 콘텐츠 생성
기업 생산성 향상을 위한 확장 가능한 생성형 AI 플랫폼
AI 품질 및 안전 보장¶
AI 시스템은 환각을 일으키거나, 유해한 콘텐츠를 생성하거나, 예측 불가능한 행동을 보일 수 있음. 기업은 이러한 시스템의 품질과 안전을 보장해야 함. AI 평가, 테스트 및 안전 시스템 구축
예:
AI 거버넌스, 신뢰도 검증 및 규정 준수 모니터링
고신뢰도 생산 AI 시스템에서의 환각 감지 및 완화
대화형 AI 상호작용을 검증하기 위해 AI 에이전트 간 테스트를 진행
AI 시스템 안전성 평가 및 레드팀 활동
AI 에이전트 및 모델에 대한 데이터 개인정보 보호 및 보안 가이드라인 강화
사용자 경험 개인화¶
사용자들은 일반적인 콘텐츠가 아닌, 관련성 높은 추천을 원합니다. 획일적인 방식은 통하지 않음. 추천 시스템 및 개인화 엔진 구축
예:
AI 기반 개인화 기능을 소비자 참여 플랫폼 전반에 적용
개인 맞춤형 소비자 경험을 위한 콘텐츠 추천
사용자 관심사와 행동에 기반한 실시간 초개인화 이메일 콘텐츠 생성
판매자들이 효과적으로 경쟁할 수 있도록 돕는 전자상거래 권장 사항
상황 인식을 기반으로 한 AI 추천
개발자들이 코드를 작성하도록 도움¶
개발자 생산성은 반복적인 코딩 작업, 디버깅, 새로운 API 학습으로 인해 제한됨. AI 기반 코딩 도우미 및 개발자 도구 제공
예:
AI 기반 개발 도구를 통한 코딩 자동화 및 SDLC 가속화
AI 코딩 에이전트 통합을 통한 개발자 생산성 향상
브라우저에서 바로 코드를 생성하고 편집할 수 있는 기능을 제공
AI 기반 개발자 생산성 도구 및 자동화
AI 기능을 통합한 내부 개발자 플랫폼
전문 분야 지식 다루기¶
일반적인 모델은 산업별 전문 용어, 규정 또는 지식을 이해하지 못함. 특정 분야에 최적화된 모델 제공
예:
도메인별 응용 프로그램을 위한 정밀 조정 모델
산업별 LLM 미세 조정 및 배포
핀테크 및 디지털 금융 활용 사례를 위한 도메인별 멀티모달 AI
전문가 코드 검토를 통해 보상 신호를 생성하여 모델 동작을 미세 조정
특수 작업을 위한 도메인별 모델 미세 조정
제공되는 도메인¶
AI는 사실상 모든 산업 분야에 적용되고 있음.
금융¶
사기 탐지
위험 평가 및 보험 인수
알고리즘 트레이딩과 알파 생성
보험금 청구 처리 자동화
수익 운영 및 잠재 고객 관리
의료¶
의사를 위한 임상 의사결정 지원
수백만 편의 의학 논문을 대상으로 의학 문헌 검색을 실시
AI 기반 진단 지원
의료 문서 및 진료 기록 생성
환자 참여 및 후속 관리
법률/규제¶
계약 검토 및 분석
법률 문서 처리
규정 준수 모니터링
법률 조사 지원
규제 문서 정보
사이버 보안¶
위협 탐지 및 분석
보안 담당자를 위한 경고 요약
악성코드 분류
자동화된 보안 추론
공격 방지
교육¶
개인 맞춤형 학습 추천
자동 채점 및 피드백
교육 콘텐츠 생성
학생 참여 시스템
코스 추천
제조업/산업업¶
로봇공학 및 자동화
공급망 최적화
품질 관리 및 결함 감지
예측 유지보수
프로세스 자동화
소매/전자상거래¶
제품 추천
제품에 대한 의미론적 검색
재고 최적화
고객 경험 개인화
공급망 최적화
핵심¶
자동화가 주요 사용 사례¶
AI가 해결하는 가장 일반적인 문제는 수동 워크플로 자동화임. 이는 화려한 분야는 아니지만, 반복적인 작업을 줄이고, 프로세스를 조정하며, 규모 확장에 대처하는 데 중요한 역할을 함.
내부 운영 효율성¶
위험 관리, 규정 준수, 수익 운영, 사기 및 클레임 처리가 포함됨. 기업 AI는 틈새 시장이 아니라 지배적인 주제임.
에이전트가 주류로 자리 잡다¶
에이전트 기반 시스템은 “단일 LLM 통화” 패턴에서 확연히 벗어난 변화임.
지식 접근성은 보편적이다¶
모든 분야가 공통적으로 겪는 문제는 바로 '정보가 너무 많아 필요한 정보를 찾기 어렵다’는 것임. RAG와 시맨틱 검색은 의료(의학 문헌), 금융(규정), 법률(계약), 일반 기업(내부 문서) 등 다양한 분야에서 이러한 문제를 해결함.
고객 지원은 주요 원동력¶
고객 대면 솔루션은 매출과 고객 만족도에 직접적인 영향을 미침. 투자 대비 효과(ROI)는 분명함. 지원 비용을 절감하는 동시에 응답 시간을 개선할 수 있음.
제작은 어렵다¶
AI 모델을 노트북에서 실제 운영 환경으로 안정적으로 배포하는 데 있어 어려움이 존재함.
도메인 전문화는 틈새시장이지만 가치가 높음¶
특정 분야(보험, 법률, 사이버 보안, 핀테크)에 맞춘 모델을 사용하는 수는 적지만, 일반적인 모델로는 부족한 고부가가치 애플리케이션이 필요할 수 있음.